Door kunstmatige intelligentie ondersteunde ECG-detectie van aangeboren hartziekten bij kinderen: een nieuw diagnostisch hulpmiddel (AI-ECG-CHD)

Congenitale hartziekte (CHZ) is de meest voorkomende aangeboren ziekte bij kinderen. De vroege detectie, diagnose en behandeling van coronaire hartziekte bij kinderen is van groot belang om de prognose te verbeteren en de sterfte onder kinderen terug te dringen, maar de huidige screeningsmethoden hebben beperkingen. Elektrocardiogram (ECG), als een economisch en snel middel voor de detectie van hartziekten, heeft een zeer belangrijke waarde bij de aanvullende diagnose van CHD. Big data en deep learning-technologieën op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) hebben een groot potentieel op medisch gebied getoond. De komst van het big data-tijdperk biedt rijke databronnen voor een diepgaande studie van CHD-ECG-signalen bij kinderen. De ontwikkeling van deep learning-technologie, vooral de doorbraak op het gebied van beeldherkenning, biedt een sterke technische ondersteuning voor de intelligente analyse van elektrocardiogrammen. De bijzonderheid van het elektrocardiogram bij kinderen vereist de ontwikkeling van een speciaal algoritmemodel. Op dit moment is het onderzoek naar de toepassing van deep learning-modellen om elektrocardiogrammen van kinderen te identificeren beperkt, en ontbreekt de training en verificatie op basis van grote datasets. Gebaseerd op het Chinese Congenital Heart Disease Collaborative Research Network, heeft dit project tot doel data en deep learning-technologie te integreren om een ​​reeks intelligente elektrocardiogram-ondersteunde diagnosesystemen (CHD-ECG AI-systeem) te ontwikkelen die geschikt zijn voor kinderen met CHD, om zo de vroegtijdige diagnose te verbeteren. detectiepercentage van CHD en verbetering van de efficiëntie van screening op aangeboren hartziekten.